Transformer 是一种在深度学习中广泛使用的模型结构，最初由 Vaswani 等人在 “Attention is All You Need” 一文中提出，主要应用于自然语言处理（NLP）领域，为许多现代 NLP 模型提供了基础，如 BERT、GPT 和T5 等。
在传统的序列处理模型如 RNN （循环神经网络）或 LSTM （长短期记忆网络）中，对序列的处理是按照时间步骤来进行的，这导致了处理长序列时会遇到的梯度消失和梯度爆炸问题。相比之下，Transformer 则克服了这些问题，通过使用了一种名为“自注意力机制（Self-Attention Mechanism）”或“Scaled Dot-Product Attention”的技术，实现了对序列全局的捕捉，从而可以并行处理整个序列，大大提高了处理效率。
Transformer 模型主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器用于将输入的一系列符号（如一个句子中的每个词）转化为一系列连续的表示，而解码器则将这些表示转化为输出序列（如将源语言的句子翻译成目标语言的句子）。
自注意力机制的主要思想是在生成每个符号的表示时，都会考虑到输入序列中的所有符号，再通过权重决定其最终的影响程度。这允许模型在生成一个符号的表示时，能够参考到与它的上下文有关的所有信息，使得 Transformer 模型能够有效地理解语义和句法结构，提高模型的准确性。
举个例子
让我们把讲话的过程比作是一个舞蹈。你说一段话就像是你在跳一段舞蹈，你每说一个词就像是你在做一个舞步。而别人听你说话理解你的意思就像是他们在看你跳舞并理解你的舞蹈。
但是这样有一个问题，舞蹈的每一个舞步可能都和其他的舞步有关联。比如，一个翻跟头可能会对应下一个跳跃动作，或者一个转身可能会对应前面的的滑行动作。你跳舞的顺序很重要，这个顺序就像是你说话的语义。
那么，我们可以想象Transformer就像是一个能解析舞蹈的超级观众。这个超级观众不仅能看一遍舞蹈，还能同时注意到每一个舞步的位置，还能理解每一个舞步和其他所有舞步的联系。
这就是所谓的“自注意力机制”。通过这个机制，Transformer可以理解语言中的顺序和联系，就像我们理解舞蹈。
这样，Transformer就能捕获到我们在说话或写文章中的意图，并帮助我们完成翻译、问答，甚至制作摘要等多种任务。
在深度神经网络中，久负盛名的问题就是梯度消失和梯度爆炸。这两个问题主要在循环神经网络（RNN）处理长序列时尤为突出。现在，让我们详细解析一下这两个问题。
梯度消失：在反向传播过程中，当梯度被多次连续相乘时，如果这些值小于1，经过多次相乘之后，梯度值会越来越接近于0，这就是所谓的梯度消失问题。当梯度接近0时，权重的更新将非常微小，这会导致学习过程变慢，权重几乎不再更新，使得模型不能再进一步学习。梯度消失问题在处理长序列数据，或深层网络结构时尤其严重，因为这其中涉及到大量的相乘操作。
梯度爆炸：与梯度消失相反，梯度爆炸是指在反向传播过程中，梯度的值经过多次相乘后，变得异常大。这导致权重更新过快，使得模型在学习过程中波动剧烈，很难收敛，或者甚至导致程序运行出错（比如出现NaN值）。同样，这个问题在处理长序列数据，或深层网络结构时尤其严重。
如何解决这两个问题呢？一些常见的办法包括使用激活函数（如ReLU）、使用归一化技术（如Batch Normalization或Layer Normalization）、梯度裁剪以及改进网络结构（如使用LSTM，Gated Recurrent Unit，或者上文中提到的Transformer模型）。
Transformer最初是被用于处理自然语言处理（NLP）任务的，目的是捕捉句子中词语之间的长距离依赖关系。然而，近年来我们发现，这种方式也可以被用于图像处理任务。让我们简单聊聊原因。
首先，图像其实也可以被看作是由多个像素点组成的序列，每个像素点就好比一个词。Transformer可以捕捉这些像素点之间的复杂关系，就像它可以理解句子中词语间的关联一样。
其次，Transformer的自注意力机制使得它可以针对每个像素点，查看其与图像中所有其他像素点的交互，从而获取更全面的图片信息。这种全局的认知方式，使得它可以捕捉到图像中的多尺度和长程依赖信息，这在许多传统的卷积神经网络结构（如CNN）中是难以实现的。
最后，Transformer更加灵活并且平行计算效率更高，因为它处理数据的方式不依赖于数据的顺序和位置信息。
因此，采用Transformer来处理图像任务已经显示出相当厉害的性能和潜力，比如最近的ViT（Vision Transformer）模型，它在图像分类任务中取得了与当今最先进的卷积神经网络相媲美甚至超出的表现。